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  • 数据库设计步骤

    2021-01-26 06:04:15
    目录总体设计过程数据库设计步骤:设计描述:数据库设计不同阶段形成的数据库各级模式:数据库设计的特点:需求分析分析和表达用户需求:首先把任何一个系统都抽象为:分解处理功能和数据:分解处理功能:将处理功能的具体...

    目录

    总体设计过程

    数据库设计步骤:

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    设计描述:

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    数据库设计不同阶段形成的数据库各级模式:

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    数据库设计的特点:

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    需求分析

    分析和表达用户需求:

    首先把任何一个系统都抽象为:

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    分解处理功能和数据:

    分解处理功能:

    将处理功能的具体内容分解为若干子功能

    分解数据:

    处理功能逐步分解同时,逐级分解所用数据,形成若干层次的数据流图

    表达方法:

    处理逻辑:用判定表或判定树来描述

    数据:用数据字典来描述

    将分析结果再次提交给用户,征得用户的认可

    任务:

    通过调查,收集与分析数据,获得用户对数据要求:

    信息要求:

    指用户需要从数据库中获得信息的内容与性质,再由信息要求导出数据要求

    处理要求:

    值用户要完成什么处理功能,对初一响应时间有什么要求,处理方式是批处理还是联机处理

    安全性与完整性要求

    需求分析过程:

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    数据流图:

    符号说明:

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    例子:

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    数据字典:

    与数据流图的区别

    数据流图 -- 表达了数据和处理的关系

    数据字典 -- 则是系统中各类数据描述的集合

    组成:

    数据项:

    形式:

    数据项描述 ={ 数据项名, 数据项含义说明, 别名, 数据类型, 长度, 取值范围, 取值含义, 其他数据项的逻辑关系, 数据项之间的联系 }

    例子:数据项,以“学号”为例:

    数据项: 学号

    含义说明:唯一标识每个学生

    别名:  学生编号

    类型:  字符型

    长度:  8

    取值范围:00000000至99999999

    取值含义:前两位标别该学生所在年级, 后六位按顺序编号

    数据结构:

    形式:

    数据结构描述 ={ 数据结构名, 含义说明, 组成: { 数据项或数据结构 } }

    例子:数据结构,以“学生”为例学生”是该系统中的一个核心数据结构:

    数据结构: 学生

    含义说明: 是学籍管理子系统的主体数据结构, 定义了一个学生的有关信息

    组成:   学号,姓名,性别,年龄,所在系,年级

    数据流:

    形式:

    数据流描述 ={ 数据流名, 说明, 数据流来源, 数据流去向, 组成: {数据结构}, 平均流量, 高峰期流量 }

    例子数据流,“体检结果”可如下描述:

    数据流:  体检结果

    说明:   学生参加体格检查的最终结果

    数据流来源:体检

    数据流去向:批准

    组成:   ……

    平均流量: ……

    高峰期流量:……

    数据存储:

    形式:

    数据存储描述 ={ 数据存储名, 说明, 编号, 输入的数据流, 输出的数据流, 组成: {数据结构}, 数据量, 存取频度, 存取方式 }

    例子:数据存储,“学生登记表”可如下描述:

    数据存储: 学生登记表

    说明:记录学生的基本情况

    流入数据流:……

    流出数据流:……

    组成:   ……

    数据量:  每年3000张

    存取方式: 随机存取

    处理过程:

    形式:

    处理过程描述 ={ 处理过程名, 说明, 输入:{ 数据流 }, 输出: {数据流}, 处理: { 处理过程 }}

    例子:处理过程“分配宿舍”可如下描述:

    处理过程:分配宿舍

    说明:  为所有新生分配学生宿舍

    输入:  学生,宿舍

    输出:  宿舍安排

    处理:  在新生报到后,为所有新生分配学生宿舍. 要求同一间宿舍只能安排同一性别的学生, 同一个学生只能安排在一个宿舍中. 每个学生的居住面积不小于3平方米. 安排新生宿舍其处理时间应不超过15分钟

    概念结构设计

    特点:

    能真实、充分地反映现实世界

    易于理解

    易于更改

    易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换

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    四类方法:

    自顶向下:

    定义:

    即首先定义全局概念结构的框架,然后逐步细化

    图解:

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    自底向上:

    定义:

    即首先定义个局部应用的概念结构,然后将他们集合起来,得到全局概念

    步骤:

    第1步:抽象数据并设计局部视图

    第2步:集成局部视图,得到全局概念结构

    图解:

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    逐步扩展:

    定义:

    首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩充,以滚球的方法逐步生成其他概念结构,直至总体概念结构

    图解:

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    混合策略:

    定义:

    即将自顶向下和自底向上相结合,用自顶向下策略设计一个全局概念结构框架,以它为骨架集成由底向上策略中设计的个局部概念结构

    图解:

    8521990c9ce0fefca427b7c0ff2a21c8.png

    三种常用抽象:

    分类(Classification):

    定义某一类概念作为现实世界中一组对象的类型

    抽象了对象值和型之间的“is member of”的语义

    图例:

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    聚集(Aggregation):

    定义某一类型的组成成分

    抽象了对象内部类型和成分之间“is part of”的语义

    复杂的聚集,某一类型的成分仍是一个聚集

    图例:

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    概括(Generalization):

    定义类型之间的一种子集联系

    抽象了类型之间的“is subset of”的语义

    继承性:

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    E-R图:

    任务:

    将各局部应用涉及的数据分别从数据字典中抽取出来

    参照数据流图,标定各局部应用中的实体、实体的属性、标识实体的码

    确定实体之间的联系及其类型(1:1,1:n,m:n)

    两条准则:

    属性不能再具有需要描述的性质.即属性必须是不可分的数据项,不能再由另一些属性组成

    属性不能与其他实体具有联系.联系只发生在实体之间

    视图集成:

    分类:

    一次集成一次集成多个分E-R图

    通常用于局部视图比较简单时

    逐步集成:

    用累加的方式一次集成两个分E-R图

    图解:

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    冲突:

    两类属性冲突:

    属性域冲突:

    属性值的类型

    取值范围

    取值集合不同

    属性取值单位冲突

    两类命名:

    冲突同名异义: 不同意义的对象在不同的局部应用中具有相同的名字

    异名同义(一义多名): 同一意义的对象在不同的局部应用中具有不同的名字

    三类结构冲突:

    同一对象在不同应用中具有不同的抽象

    同一实体在不同分E-R图中所包含的属性个数和属性排列次序不完全相同

    实体之间的联系在不同局部视图中呈现不同的类型

    基本任务:

    消除不必要的冗余,设计生成基本E-R图

    步骤:

    合并分E-R图,生成初步E-R图:

    消除冲突

    属性冲突

    命名冲突

    结构冲突

    修改与重构:

    消除不必要的冗余,设计生成基本E-R图

    分析方法

    规范化理论

    验证概念结构:

    整体概念结构内部必须具有一致性,不存在互相矛盾的表达

    整体概念结构能准确地反映原来的每个视图结构,包括属性、实体及实体间的联系

    整体概念结构能满足需要分析阶段所确定的所有要求

    逻辑结构设计

    E-R图与关系模型转换:

    转换内容:

    将实体、实体的属性和实体之间的联系转换为关系模式

    转换原则:

    一个实体转换为一个关系模式

    实体的属性即为关系的属性

    实体的码即为关系的码

    E-R图实体型间的联系有以下不同情况:

    一个1:1联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与任意一端对应的关系模式合并:

    转换为一个独立的关系模式

    与某一端实体对应的关系模式合并

    一个1:n联系可以转换为一个独立的关系模式,也可以与n端对应的关系模式合并:

    转换为一个独立的关系模式

    与n端对应的关系模式合并

    一个m:n联系转换为一个关系模式

    三个或三个以上实体间的一个多元联系转换为一个关系模式

    具有相同码的关系模式可合并:

    目的:减少系统中的关系个数

    合并方法: 将其中一个关系模式的全部属性加入到另一个关系模式中,然后去掉其中的同义属性(可能同名也可能不同名),并适当调整属性的次序

    优化数据模型方法:

    确定数据依赖

    对于各个关系模式之间的数据依赖进行极小化处理,消除冗余的联系.

    确定各关系模式分别属于第几范式.

    分析对于应用环境这些模式是否合适,确定是否要对它们进行合并或分解.

    对关系模式进行必要的分解或合并

    设计用户子模式:

    使用更符合用户习惯的别名

    针对不同级别的用户定义不同的外模式,以满足系统对安全性的要求.

    简化用户对系统的使用

    任务:

    将概念结构转化为具体的数据模型

    逻辑结构设计的步骤

    将概念结构转化为一般的关系、网状、层次模型

    将转化来的关系、网状、层次模型向特定DBMS支持下的数据模型转换

    对数据模型进行优化

    设计用户子模式

    逻辑结构设计时3个步骤:

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    数据库物理设计

    步骤:

    确定数据库的物理结构,在关系数据库中主要指存取方法和存储结构

    对物理结构进行评价,评价的重点是时间和空间效率

    索引存取:

    选择索引存取方法的一般规则:

    如果一个(一组)属性经常在查询条件中出现,则考虑在这个(这组)属性上建立索引(组合索引)

    如果一个属性经常作为最大值和最小值等聚集函数的参数,则考虑在这个属性上建立索引

    如果一个(或一组)属性经常在连接操作的连接条件中出现,则考虑在这个(或这组)属性上建立索引

    关系上定义的索引数过多会带来较多的额外开销:

    维护索引的开销

    查找索引的开销

    聚簇:

    用途:

    大大提高按聚簇码进行查询的效率

    节省存储空间

    局限性:

    聚簇只能提高某些特定应用的性能

    建立与维护聚簇的开销相当大

    适用范围:

    既适用于单个关系独立聚簇,也适用于多个关系组合聚簇

    当通过聚簇码进行访问或连接是该关系的主要应用,与聚簇码无关的其他访问很少或者是次要的时,可以使用聚簇

    数据库实施

    数据装载方法:

    人工方法

    计算机辅助数据入库

    主要工作:

    功能测试:实际运行数据库应用程序,执行对数据库的各种操作,测试应用程序的功能是否满足设计要求,如果不满足,对应用程序部分则要修改、调整,直到达到设计要求

    性能测试:测量系统的性能指标,分析是否达到设计目标,如果测试的结果与设计目标不符,则要返回物理设计阶段,重新调整物理结构,修改系统参数,某些情况下甚至要返回逻辑设计阶段,修改逻辑结构

    强调两点:

    分期分批组织数据入库

    重新设计物理结构甚至逻辑结构,会导致数据重新入库.

    先输入小批量数据供调试用:

    待试运行基本合格后再大批量输入数据

    逐步增加数据量,逐步完成运行评价

    由于数据入库工作量实在太大,费时、费力,所以应分期分批地组织数据入库

    数据库的转储和恢复

    在数据库试运行阶段,系统还不稳定,硬、软件故障随时都可能发生

    系统的操作人员对新系统还不熟悉,误操作也不可避免

    因此必须做好数据库的转储和恢复工作,尽量减少对数据库的破坏

    数据库运行和维护

    DBA维护数据库工作:

    数据库的转储和恢复

    数据库的安全性、完整性控制

    数据库性能的监督、分析和改进

    数据库的重组织和重构造

    重组织:

    形式:

    全部重组织

    部分重组织(只对频繁增、删的表进行重组织)

    目标:

    提高系统性能

    工作:

    按原设计要求:

    重新安排存储位置

    回收垃圾

    减少指针链

    数据库的重组织不会改变原设计的数据逻辑结构和物理结构

    重构造:

    根据新环境调整数据库的模式和内模式:

    增加新的数据项

    改变数据项的类型

    改变数据库的容量

    增加或删除索引

    修改完整性约束条件

    展开全文
  • 数据库设计是指对于一个给定的应用环境,设计一个优良的数据库逻辑模式和物理结构,并据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储和管理数据,满足各种用户的应用需求,包括信息管理要求和数据处理要求: ...

    数据库设计概述

    数据库设计是指对于一个给定的应用环境,设计一个优良的数据库逻辑模式和物理结构,并据此建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储和管理数据,满足各种用户的应用需求,包括信息管理要求和数据处理要求:

    • 信息管理要求:在数据库中存储和管理需要的数据对象 。
    • 数据处理要求:对数据对象需要进行的处理,如增删改查、统计和分析等

    数据库设计方法

    • 手工设计法(不推荐)
    • 基于E-R图的设计方法
      概念设计阶段广泛采用。
    • 3NF(第三范式)设计方法
      逻辑阶段可采用的有效方法。
    • ODL(Object Definition Language)方法
      面向对象的数据库设计方法
    • UML方法
      面向对象的建模方法

    ⭐️数据库设计步骤

    数据库设计分6个阶段:

    • 需求分析
      综合各个用户的应用需求。
    • 概念结构设计
      形成独立于机器特点,独立于各个DBMS产品的概念模式(E-R图)
    • 逻辑结构设计
      首先将E-R图转换成具体的数据库产品支持的数据模型(如关系模型), 形成数据库逻辑模式
      然后根据用户处理的要求、安全性的考虑,在基本表的基础上再建立必要的视图(View),形成数据的外模式
    • 物理结构设计
      根据数据库管理系统特点和处理的需要,进行物理存储安排,建立索引,形成数据库内模式
    • 数据库实施
    • 数据库运行和维护

    数据库设计各个阶段的数据设计描述

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    展开全文
  • 数据库设计的六个基本步骤

    千次阅读 2021-04-01 15:35:32
    数据库设计通常分为6个阶段1(1需求分析:分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;2概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;3逻辑结构设计:通过将E-R图转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换...

    按照规范设计的方法,考虑数据库及其应用系统开发全过程,可将数据库设计分为以下6个阶段,分别为:1.需求分析,2.概念结构设计,3.逻辑结构设计,4.物理结构设计,5.数据库实施,6.数据库的运行和维护。

    数据库设计通常分为6个阶段1(1需求分析:分析用户的需求,包括数据、功能和性能需求;2概念结构设计:主要采用E-R模型进行设计,包括画E-R图;3逻辑结构设计:通过将E-R图转换成表,实现从E-R模型到关系模型的转换;4数据库物理设计:主要是为所设计的数据库选择合适的存储结构和存取路径;5数据库的实施:包括编程、测试和试运行;6数据库运行与维护:系统的运行与数据库的日常维护。),现在主要讨论其中的第3个阶段,即逻辑结构设计。

    在数据库设计过程中,需求分析和概念设计可以独立于任何数据库管理系统进行,逻辑设计和物理设计与选用的DAMS密切相关。

    1.需求分析阶段(常用自顶向下)

    进行数据库设计首先必须准确了解和分析用户需求(包括数据与处理)。需求分析是整个设计过程的基础,也是最困难,最耗时的一步。需求分析是否做得充分和准确,决定了在其上构建数据库大厦的速度与质量。需求分析做的不好,会导致整个数据库设计返工重做。

    需求分析的任务,是通过详细调查现实世界要处理的对象,充分了解原系统工作概况,明确用户的各种需求,然后在此基础上确定新的系统功能,新系统还得充分考虑今后可能的扩充与改变,不仅仅能够按当前应用需求来设计。

    调查的重点是,数据与处理。达到信息要求,处理要求,安全性和完整性要求。

    分析方法常用SA(Structured Analysis) 结构化分析方法,SA方法从最上层的系统组织结构入手,采用自顶向下,逐层分解的方式分析系统。

    数据流图表达了数据和处理过程的关系,在SA方法中,处理过程的处理逻辑常常借助判定表或判定树来描述。在处理功能逐步分解的同事,系统中的数据也逐级分解,形成若干层次的数据流图。系统中的数据则借助数据字典(data dictionary,DD)来描述。数据字典是系统中各类数据描述的集合,数据字典通常包括数据项,数据结构,数据流,数据存储,和处理过程5个阶段。

    2.概念结构设计阶段(常用自底向上)

    概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

    设计概念结构通常有四类方法:(1)自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架,再逐步细化。(2)自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,得到全局概念结构。(3)逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩张,以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构,直至总体概念结构。(4)混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

    3.逻辑结构设计阶段(E-R图)

    逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化。在这阶段,E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。各分E-R图之间的冲突主要有三类:属性冲突,命名冲突,和结构冲突。E-R图向关系模型的转换,要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式,如何确定这些关系模式的属性和码。

    4.物理设计阶段

    物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。首先要对运行的事务详细分析,获得选择物理数据库设计所需要的参数,其次,要充分了解所用的RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构。常用的存取方法有三类:1.索引方法,目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。

    5.数据库实施阶段

    数据库实施阶段,设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。

    6.数据库运行和维护阶段

    数据库应用系统经过试运行后,即可投入正式运行,在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价,调整,修改。

    数据库设计的五个步骤

    1.确定entities及relationships
    a)明确宏观行为。数据库是用来做什么的?比如,管理雇员的信息。
    b)确定entities。对于一系列的行为,确定所管理信息所涉及到的主题范围。这将变成table。比如,雇用员工,指定具体部门,确定技能等级。
    c)确定relationships。分析行为,确定tables之间有何种关系。比如,部门与雇员之间存在一种关系。给这种关系命名。
    d)细化行为。从宏观行为开始,现在仔细检查这些行为,看有哪些行为能转为微观行为。比如,管理雇员的信息可细化为:

    ·增加新员工
    ·修改存在员工信息
    ·删除调走的员工
    

    e)确定业务规则。分析业务规则,确定你要采取哪种。比如,可能有这样一种规则,一个部门有且只能有一个部门领导。这些规则将被设计到数据库的结构中。

    范例:
    ACME是一个小公司,在5个地方都设有办事处。当前,有75名员工。公司准备快速扩大规模,划分了9个部门,每个部门都有其领导。
    为有助于寻求新的员工,人事部门规划了68种技能,为将来人事管理作好准备。员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。

    定义宏观行为
    一些ACME公司的宏观行为包括:
    ● 招聘员工
    ● 解雇员工
    ● 管理员工个人信息
    ● 管理公司所需的技能信息
    ● 管理哪位员工有哪些技能
    ● 管理部门信息
    ● 管理办事处信息

    确定entities及relationships
    我们可以确定要存放信息的主题领域(表)及其关系,并创建一个基于宏观行为及描述的图表。我们用方框来代表table,用菱形代表relationship。我们可以确定哪些relationship是一对多,一对一,及多对多。

    这是一个E-R草图,以后会细化。
    在这里插入图片描述

    细化宏观行为
    以下微观行为基于上面宏观行为而形成:
    ● 增加或删除一个员工
    ● 增加或删除一个办事处
    ● 列出一个部门中的所有员工
    ● 增加一项技能
    ● 增加一个员工的一项技能
    ● 确定一个员工的技能
    ● 确定一个员工每项技能的等级
    ● 确定所有拥有相同等级的某项技能的员工
    ● 修改员工的技能等级

    这些微观行为可用来确定需要哪些table或relationship。

    确定业务规则
    业务规则常用于确定一对多,一对一,及多对多关系。
    相关的业务规则可能有:
    ● 现在有5个办事处;最多允许扩展到10个。
    ● 员工可以改变部门或办事处
    ● 每个部门有一个部门领导
    ● 每个办事处至多有3个电话号码
    ● 每个电话号码有一个或多个扩展
    ● 员工被招进时,每一种技能的专业等级都被确定。
    ● 每位员工拥有3到20个技能
    ● 某位员工可能被安排在一个办事处,也可能不安排办事处。

    2.确定所需数据
    要确定所需数据:
    a)确定支持数据
    b)列出所要跟踪的所有数据。描述table(主题)的数据回答这些问题:谁,什么,哪里,何时,以及为什么
    c)为每个table建立数据
    d)列出每个table目前看起来合适的可用数据
    e)为每个relationship设置数据
    f)如果有,为每个relationship列出适用的数据

    确定支持数据
    你所确定的支持数据将会成为table中的字段名。比如,下列数据将适用于表Employee,表Skill,表Expert In。
    在这里插入图片描述
    如果将这些数据画成图表,就像:
    在这里插入图片描述

    需要注意:
    ● 在确定支持数据时,请一定要参考你之前所确定的宏观行为,以清楚如何利用这些数据。
    ● 比如,如果你知道你需要所有员工的按姓氏排序的列表,确保你将支持数据分解为名字与姓氏,这比简单地提供一个名字会更好。
    ● 你所选择的名称最好保持一致性。这将更易于维护数据库,也更易于阅读所输出的报表。
    ● 比如,如果你在某些地方用了一个缩写名称Emp_status,你就不应该在另外一个地方使用全名(Empolyee_ID)。相反,这些名称应当是Emp_status及Emp_id。
    ● 数据是否与正确的table相对应无关紧要,你可以根据自己的喜好来定。在下节中,你会通过测试对此作出判断。

    3.标准化数据

    标准化是你用以消除数据冗余及确保数据与正确的table或relationship相关联的一系列测试。共有5个测试。本节中,我们将讨论经常使用的3个。
    关于标准化测试的更多信息,请参考有关数据库设计的书籍。

    标准化格式
    标准化格式是标准化数据的常用测试方式。你的数据通过第一遍测试后,就被认为是达到第一标准化格式;通过第二遍测试,达到第二标准化格式;通过第三遍测试,达到第三标准化格式。

    如何标准格式:
    1. 列出数据
    2. 为每个表确定至少一个键。每个表必须有一个主键。
    3. 确定relationships的键。relationships的键是连接两个表的键。
    4. 检查支持数据列表中的计算数据。计算数据通常不保存在数据库中。
    5. 将数据放在第一遍的标准化格式中:
    6. 从tables及relationships除去重复的数据。
    7. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
    8. 将数据放在第二遍的标准化格式中:
    9. 用多于一个以上的键确定tables及relationships。
    10. 除去只依赖于键一部分的数据。
    11. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。
    12. 将数据放在第三遍的标准化格式中:
    13. 除去那些依赖于tables或relationships中其他数据,并且不是键的数据。
    14. 以你所除去数据创建一个或更多的tables及relationships。

    数据与键
    在你开始标准化(测试数据)前,简单地列出数据,并为每张表确定一个唯一的主键。这个键可以由一个字段或几个字段(连锁键)组成。

    主键是一张表中唯一区分各行的一组字段。Employee表的主键是Employee ID字段。Works In relationship中的主键包括Office Code及Employee ID字段。给数据库中每一relationship给出一个键,从其所连接的每一个table中抽取其键产生。
    在这里插入图片描述

    将数据放在第一遍的标准化格式中
    ● 除去重复的组
    ● 要测试第一遍标准化格式,除去重复的组,并将它们放进他们各自的一张表中。
    ● 在下面的例子中,Phone Number可以重复。(一个工作人员可以有多于一个的电话号码。)将重复的组除去,创建一个名为Telephone的新表。在Telephone与Office创建一个名为Associated With的relationship。

    将数据放在第二遍的标准化格式中
    ● 除去那些不依赖于整个键的数据。
    ● 只看那些有一个以上键的tables及relationships。要测试第二遍标准化格式,除去那些不依赖于整个键的任何数据(组成键的所有字段)。
    ● 在此例中,原Employee表有一个由两个字段组成的键。一些数据不依赖于整个键;例如,department name只依赖于其中一个键(Department ID)。因此,Department ID,其他Employee数据并不依赖于它,应移至一个名为Department的新表中,并为Employee及Department建立一个名为Assigned To的relationship。
    在这里插入图片描述

    将数据放在第三遍的标准化格式中
    ● 除去那些不直接依赖于键的数据。
    ● 要测试第三遍标准化格式,除去那些不是直接依赖于键,而是依赖于其他数据的数据。
    ● 在此例中,原Employee表有依赖于其键(Employee ID)的数据。然而,office location及office phone依赖于其他字段,即Office Code。它们不直接依赖于Employee ID键。将这组数据,包括Office Code,移至一个名为Office的新表中,并为Employee及Office建立一个名为Works In的relationship。
    在这里插入图片描述

    4.考量关系

    当你完成标准化进程后,你的设计已经差不多完成了。你所需要做的,就是考量关系。

    考量带有数据的关系
    你的一些relationship可能集含有数据。这经常发生在多对多的关系中。
    在这里插入图片描述

    遇到这种情况,将relationship转化为一个table。relationship的键依旧成为table中的键。

    考量没有数据的关系
    要实现没有数据的关系,你需要定义外部键。外部键是含有另外一个表中主键的一个或多个字段。外部键使你能同时连接多表数据。

    有一些基本原则能帮助你决定将这些键放在哪里:

    一对多 在一对多关系中,“一”中的主键放在“多”中。此例中,外部键放在Employee表中。
    在这里插入图片描述

    一对一 在一对一关系中,外部键可以放进任一表中。如果必须要放在某一边,而不能放在另一边,应该放在必须的一边。此例中,外部键(Head ID)在Department表中,因为这是必需的。
    在这里插入图片描述

    多对多 在多对多关系中,用两个外部键来创建一个新表。已存的旧表通过这个新表来发生联系。
    在这里插入图片描述

    5.检验设计

    在你完成设计之前,你需要确保它满足你的需要。检查你在一开始时所定义的行为,确认你可以获取行为所需要的所有数据:
    ● 你能找到一个路径来等到你所需要的所有信息吗?
    ● 设计是否满足了你的需要?
    ● 所有需要的数据都可用吗?
    如果你对以上的问题都回答是,你已经差不多完成设计了。

    最终设计
    最终设计看起来就像这样:
    在这里插入图片描述

    设计数据库的表属性
    数据库设计需要确定有什么表,每张表有什么字段。此节讨论如何指定各字段的属性。

    对于每一字段,你必须决定字段名,数据类型及大小,是否允许NULL值,以及你是否希望数据库限制字段中所允许的值。

    选择字段名
    字段名可以是字母、数字或符号的任意组合。然而,如果字段名包括了字母、数字或下划线、或并不以字母打头,或者它是个关键字(详见关键字表),那么当使用字段名称时,必须用双引号括起来。

    为字段选择数据类型
    SQL Anywhere支持的数据类型包括:
    整数(int, integer, smallint)
    小数(decimal, numeric)
    浮点数(float, double)
    字符型(char, varchar, long varchar)
    二进制数据类型(binary, long binary)
    日期/时间类型(date, time, timestamp)
    用户自定义类型

    关于数据类型的内容,请参见“SQL Anywhere数据类型”一节。字段的数据类型影响字段的最大尺寸。例如,如果你指定SMALLINT,此字段可以容纳32,767的整数。INTEGER可以容纳2,147,483,647的整数。对CHAR来讲,字段的最大值必须指定。

    长二进制的数据类型可用来在数据库中保存例如图像(如位图)或者文字编辑文档。这些类型的信息通常被称为二进制大型对象,或者BLOBS。

    关于每一数据类型的完整描述,见“SQL Anywhere数据类型”。

    NULL与NOT NULL

    如果一个字段值是必填的,你就将此字段定义为NOT NULL。否则,字段值可以为NULL值,即可以有空值。SQL中的默认值是允许空值;你应该显示地将字段定义为NOT NULL,除非你有好理由将其设为允许空值。

    关于NULL值的完整描述,请见“NULL value”。有关其对比用法,见“Search conditions”。

    选择约束

    尽管字段的数据类型限制了能存在字段中的数据(例如,只能存数字或日期),你或许希望更进一步来约束其允许值。

    你可以通过指定一个“CHECK”约束来限制任意字段的值。你可以使用能在WHERE子句中出现的任何有效条件来约束被允许的值,尽管大多数CHECK约束使用BETWEEN或IN条件。

    更多信息

    有关有效条件的更多信息,见“Search conditions”。有关如何为表及字段指定约束,见“Ensuring Data Integrity”。

    范例
    例子数据库中有一个名为department的表,字段是dept_id, dept_name, dept_head_id。其定义如下:
    在这里插入图片描述
    注意每一字段都被指定为“not null”。这种情况下,表中每一记录的所有字段的数据都必填。

    选择主键及外部键
    主键是唯一识别表中每一项记录的字段。如何你的表已经正确标准化,主键应当成为数据库设计的一部分。
    外部键是包含另一表中主键值的一个或一组字段。外部键关系在数据库中建立了一对一及一对多关系。如果你的设计已经正确标准化,外部键应当成为数据库设计的一部分。

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  • 数据库设计的基本步骤 需求分析 概念结构设计 逻辑结构设计 物理结构设计、 数据库实施 运行和维护 1.需求分析(常用自顶向下) 分析用户需求,在此基础上确定用户功能,要有一定的前瞻性,考虑以后的功能扩展和...

    数据库设计的基本步骤

    1. 需求分析
    2. 概念结构设计
    3. 逻辑结构设计
    4. 物理结构设计、
    5. 数据库实施
    6. 运行和维护

    1.需求分析(常用自顶向下)

    分析用户需求,在此基础上确定用户功能,要有一定的前瞻性,考虑以后的功能扩展和改变。

    2.概念结构设计(常用自底向上)

    概念结构设计是整个数据库设计的关键,它通过对用户需求进行综合,归纳与抽象,形成了一个独立于具体DBMS的概念模型。

    设计概念结构通常有四类方法:

    • 自顶向下。即首先定义全局概念结构的框架,再逐步细化。
    • 自底向上。即首先定义各局部应用的概念结构,然后再将他们集成起来,得到全局概念结构。
    • 逐步扩张。首先定义最重要的核心概念结构,然后向外扩张,以滚雪球的方式逐步生成其他的概念结构,直至总体概念结构。
    • 混合策略。即自顶向下和自底向上相结合。

    3.逻辑结构设计阶段(E-R图)

    逻辑结构设计是将概念结构转换为某个DBMS所支持的数据模型,并将进行优化。

    在这阶段,E-R图显得异常重要。大家要学会各个实体定义的属性来画出总体的E-R图。

    各分E-R图之间的冲突主要有三类:属性冲突,命名冲突,和结构冲突。

    E-R图向关系模型的转换,要解决的问题是如何将实体性和实体间的联系转换为关系模式,如何确定这些关系模式的属性和码。

    4.物理设计阶段

    物理设计是为逻辑数据结构模型选取一个最适合应用环境的物理结构(包括存储结构和存取方法)。

    首先要对运行的事务详细分析,获得选择物理数据库设计所需要的参数,其次,要充分了解所用的RDBMS的内部特征,特别是系统提供的存取方法和存储结构。

    ​ 常用的存取方法有三类:1.索引方法,目前主要是B+树索引方法。2.聚簇方法(Clustering)方法。3.是HASH方法。

    5.数据库实施阶段

    数据库实施阶段,设计人员运营DBMS提供的数据库语言(如sql)及其宿主语言,根据逻辑设计和物理设计的结果建立数据库,编制和调试应用程序,组织数据入库,并进行试运行。

    6.数据库运行和维护阶段

    数据库应用系统经过试运行后,即可投入正式运行,在数据库系统运行过程中必须不断地对其进行评价,调整,修改。

    详细过程参考原文链接:

    数据库设计的基本步骤

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